排序算法实现
❶ 搜索引擎的排序算法都有哪些是怎么实现的
搜索引擎的排序算法：
词频统计——词位置加权的搜索引擎
关键词在文档中词频越高，出现的位置越重要，则被认为和检索词的相关性越好。
1）词频统计
2）词位置加权
2.2基于链接分析排序的第二代搜索引擎
1）PageRank算法
PageRank算法的基本思想是：页面的重要程度用PageRank值来衡量，PageRank值主要体现在两个方面：引用该页面的页面个数和引用该页面的页面重要程度。
其计算公式为：
PR（A）：页面A的PageRank值；
d：阻尼系数，由于某些页面没有入链接或者出链接，无法计算PageRank值，为避免这个问题（即LinkSink问题），而提出的。阻尼系数常指定为0.85。
R（Pi）：页面Pi的PageRank值；
C（Pi）：页面链出的链接数量；
2）Topic-Sensitive PageRank算法
3）HillTop算法
HillTop算法通过不同等级的评分确保了评价结果对关键词的相关性，通过不同位置的评分确保了主题（行业）的相关性，通过可区分短语数防止了关键词的堆砌。
4）HITS
HITS算法只计算主特征向量，处理不好主题漂移问题；其次，进行窄主题查询时，可能产生主题泛化问题；因此可据LIngmao了解看待，找寻适合的算法
❷ java实现几种常见排序算法
下面给你介绍四种常用排序算法：
1、冒泡排序
特点：效率低，实现简单
思想（从小到大排）：每一趟将待排序序列中最大元素移到最后，剩下的为新的待排序序列，重复上述步骤直到排完所有元素。这只是冒泡排序的一种，当然也可以从后往前排。
❸ 用C语言编程实现快速排序算法
给个快速排序你参考参考
/**********************快速排序****************************
基本思想：在待排序的n个记录中任取一个记录（通常取第一个记录），
以该记录为基准，将当前的无序区划分为左右两个较小的无
序子区，使左边的记录均小于基准值，右边的记录均大于或
等于基准值，基准值位于两个无序区的中间位置（即该记录
最终的排序位置）。之后，分别对两个无序区进行上述的划
分过程，直到无序区所有记录都排序完毕。
*************************************************************/
/*************************************************************
函数名称：staticvoidswap(int*a,int*b)
参数：int*a---整型指针
int*b---整型指针
功能：交换两个整数的位置
返回值：无
说明：static关键字指明了该函数只能在本文件中使用
**************************************************************/
staticvoidswap(int*a,int*b)
{
inttemp=*a;
*a=*b;
*b=temp;
}
intquickSortNum=0;//快速排序算法所需的趟数
/*************************************************************
函数名称：staticintpartition(inta[],intlow,inthigh)
参数：inta[]---待排序的数据
intlow---无序区的下限值
inthigh---无序区的上限值
功能：完成一趟快速排序
返回值：基准值的最终排序位置
说明：static关键字指明了该函数只能在本文件中使用
**************************************************************/
staticintpartition(inta[],intlow,inthigh)
{
intprivotKey=a[low];//基准元素
while(low<high)
{//从表的两端交替地向中间扫描
while(low<high&&a[high]>=privotKey)//找到第一个小于privotKey的值
high--;//从high所指位置向前搜索，至多到low+1位置
swap(&a[low],&a[high]);//将比基准元素小的交换到低端
while(low<high&&a[low]<=privotKey)//找到第一个大于privotKey的值
low++;//从low所指位置向后搜索，至多到high-1位置
swap(&a[low],&a[high]);//将比基准元素大的交换到高端
}
quickSortNum++;//快速排序趟数加1
returnlow;//返回基准值所在的位置
}
/*************************************************************
函数名称：voidQuickSort(inta[],intlow,inthigh)
参数：inta[]---待排序的数据
intlow---无序区的下限值
inthigh---无序区的上限值
功能：完成快速排序算法，并将排序完成的数据存放在数组a中
返回值：无
说明：使用递归方式完成
**************************************************************/
voidQuickSort(inta[],intlow,inthigh)
{
if(low<high)
{
intprivotLoc=partition(a,low,high);//将表一分为二
QuickSort(a,low,privotLoc-1);//递归对低子表递归排序
QuickSort(a,privotLoc+1,high);//递归对高子表递归排序
}
}
❹ PHP实现常见的排序算法
注：为方便描述，下面的排序全为正序（从小到大排序）
假设有一个数组[a,b,c,d]
冒泡排序依次比较相邻的两个元素，如果前面的元素大于后面的元素，则两元素交换位置；否则，位置不变。具体步骤：
1，比较a,b这两个元素，如果a>b,则交换位置，数组变为：[b,a,c,d]
2，比较a,c这两个元素，如果a<c,则位置不变，数组变为：[b,a,c,d]
3，比较c,d这两个元素，如果c>d,则交换位置，数组变为：[b,a,d,c]
完成第一轮比较后，可以发现最大的数c已经排（冒）在最后面了，接着再进行第二轮比较，但第二轮比较不必比较最后一个元素了，因为最后一个元素已经是最大的了。
第二轮比较结束后，第二大的数也会冒到倒数第二的位置。
依次类推，再进行第三轮，，，
就这样最大的数一直往后排（冒），最后完成排序。所以我们称这种排序算法为冒泡排序。
选择排序是一种直观的算法，每一轮会选出列中最小的值，把最小值排到前面。具体步骤如下:
插入排序步骤大致如下：
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能性。
步骤：
从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
❺ 排序算法（go实现）
时间：
平均O(n 2 ) 最差O(n 2 ) 最好O(n)
空间：
O(1)
它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下：
时间：
平均O(n 2 ) 最差O(n 2 ) 最好O(n 2 )
空间：
O(1)
它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下：
时间：
平均O(n 2 ) 最差O(n 2 ) 最好O(n)
空间：
O(1)
快速排序的基本思想： 二分递归 ，通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下：
我们可以通过双指针在O(n)的时间复杂度内获取合适的 j
我们设立两个指针 i 和 j，同时设置一个标志值 arr[low]，一般来说，标志值取数组第一个元素
上述算法结束之后，j 所在的位置即为我们寻找的 j
4.3 时间空间复杂度
时间：
平均O(nlog 2 n) 最差O(n 2 ) 最好O(nlog 2 n)
空间：
O(1)
算法思想参考自： https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html
❻ 各种排序算法实现和比较
1、 堆排序定义
n个关键字序列Kl，K2，…，Kn称为堆，当且仅当该序列满足如下性质(简称为堆性质)：
(1) ki≤K2i且ki≤K2i+1 或(2)Ki≥K2i且ki≥K2i+1(1≤i≤ )
若将此序列所存储的向量R[1..n]看做是一棵完全二叉树的存储结构，则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：树中任一非叶结点的关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的关键字。
关键字序列(10，15，56，25，30，70)和(70，56，30，25，15，10)分别满足堆性质(1)和(2)，故它们均是堆，其对应的完全二叉树分别如小根堆示例和大根堆示例所示。
2、大根堆和小根堆
根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最小者的堆称为小根堆。
根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最大者，称为大根堆。
注意：
①堆中任一子树亦是堆。
②以上讨论的堆实际上是二叉堆(Binary Heap)，类似地可定义k叉堆。
3、堆排序特点
堆排序(HeapSort)是一树形选择排序。
堆排序的特点是：在排序过程中，将R[l..n]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系，在当前无序区中选择关键字最大(或最小)的记录。
4、堆排序与直接插入排序的区别
直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。
5、堆排序
堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征，使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。
（1）用大根堆排序的基本思想
① 先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆，此堆为初始的无序区
② 再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换，由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n]，且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key
③ 由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质，故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。然后再次将R[1..n-1]中关键字最大的记录R[1]和该区间的最后一个记录R[n-1]交换，由此得到新的无序区R[1..n-2]和有序区R[n-1..n]，且仍满足关系R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys，同样要将R[1..n-2]调整为堆。
……
直到无序区只有一个元素为止。
（2）大根堆排序算法的基本操作：
① 初始化操作：将R[1..n]构造为初始堆；
② 每一趟排序的基本操作：将当前无序区的堆顶记录R[1]和该区间的最后一个记录交换，然后将新的无序区调整为堆(亦称重建堆)。
注意：
①只需做n-1趟排序，选出较大的n-1个关键字即可以使得文件递增有序。
②用小根堆排序与利用大根堆类似，只不过其排序结果是递减有序的。堆排序和直接选择排序相反：在任何时刻，堆排序中无序区总是在有序区之前，且有序区是在原向量的尾部由后往前逐步扩大至整个向量为止。
（3）堆排序的算法：
void HeapSort(SeqIAst R)
{ //对R[1..n]进行堆排序，不妨用R[0]做暂存单元
int i；
BuildHeap(R)； //将R[1-n]建成初始堆
for(i=n;i1；i--){ //对当前无序区R[1..i]进行堆排序，共做n-1趟。
R[0]=R[1]；R[1]=R[i];R[i]=R[0]； //将堆顶和堆中最后一个记录交换
Heapify(R，1，i-1)； //将R[1..i-1]重新调整为堆，仅有R[1]可能违反堆性质
} //endfor
} //HeapSort
（4） BuildHeap和Heapify函数的实现
因为构造初始堆必须使用到调整堆的操作，先讨论Heapify的实现。
① Heapify函数思想方法
每趟排序开始前R[l..i]是以R[1]为根的堆，在R[1]与R[i]交换后，新的无序区R[1..i-1]中只有R[1]的值发生了变化，故除R[1]可能违反堆性质外，其余任何结点为根的子树均是堆。因此，当被调整区间是R[low..high]时，只须调整以R[low]为根的树即可。
"筛选法"调整堆
R[low]的左、右子树(若存在)均已是堆，这两棵子树的根R[2low]和R[2low+1]分别是各自子树中关键字最大的结点。若R[low].key不小于这两个孩子结点的关键字，则R[low]未违反堆性质，以R[low]为根的树已是堆，无须调整；否则必须将R[low]和它的两个孩子结点中关键字较大者进行交换，即R[low]与R[large](R[large].key=max(R[2low].key，R[2low+1].key))交换。交换后又可能使结点R[large]违反堆性质，同样由于该结点的两棵子树(若存在)仍然是堆，故可重复上述的调整过程，对以R[large]为根的树进行调整。此过程直至当前被调整的结点已满足堆性质，或者该结点已是叶子为止。上述过程就象过筛子一样，把较小的关键字逐层筛下去，而将较大的关键字逐层选上来。因此，有人将此方法称为"筛选法"。
具体的算法
②BuildHeap的实现
要将初始文件R[l..n]调整为一个大根堆，就必须将它所对应的完全二叉树中以每一结点为根的子树都调整为堆。
显然只有一个结点的树是堆，而在完全二叉树中，所有序号 的结点都是叶子，因此以这些结点为根的子树均已是堆。这样，我们只需依次将以序号为 ， -1，…，1的结点作为根的子树都调整为堆即可。
具体算法。
5、大根堆排序实例
对于关键字序列(42，13，24，91，23，16，05，88)，在建堆过程中完全二叉树及其存储结构的变化情况参见。
6、 算法分析
堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。
堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。
由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。
堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)，
它是不稳定的排序方法。
❼ 八大经典排序算法原理及实现
该系列文章主要是记录下自己暑假这段时间的学习笔记，暑期也在实习，抽空学了很多，每个方面的知识我都会另起一篇博客去记录，每篇头部主要是另起博客的链接。
冒泡排序算法应该是大家第一个接触的算法，其原理都应该懂，但我还是想以自己的语言来叙述下其步奏：
按照计算时间复杂度的规则，去掉常数、去掉最高项系数，其复杂度为O(N^2)
冒泡排序及其复杂度分析
空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存
给定一个整数序列{6,1,2,3,4},每完成一次外层循环的结果为：
我们发现第一次外层循环之后就排序成功了，但是还是会继续循环下去，造成了不必要的时间复杂度，怎么优化？
冒泡排序都是相邻元素的比较，当相邻元素相等时并不会交换，因此冒泡排序算法是稳定性算法
插入排序是对冒泡排序的一种改进
插入排序的思想是数组是部分有序的，再将无序的部分插入有序的部分中去,如图：
（图片来自 这里 ）
空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存
插入排序的优化，有两种方案：
文章后面会给出这两种排序算法
由于插入排序也是相邻元素的比较，遇到相等的相邻元素时不会发生交换，也不会造成相等元素之间的相对位置发生变化
其原理是从未排序的元素中选出最小值(最大值)放在已排序元素的后面
空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存
选择排序是不稳定的，比如 3 6 3 2 4，第一次外层循环中就会交换第一个元素3和第四个元素2，那么就会导致原序列的两个3的相对位置发生变化
希尔排序算是改良版的插入排序算法，所以也称为希尔插入排序算法
其原理是将序列分割成若干子序列（由相隔某个 增量 的元素组成的），分别进行直接插入排序；接着依次缩小增量继续进行排序，待整个序列基本有序时，再对全体元素进行插入排序，我们知道当序列基本有序时使用直接插入排序的效率很高。
上述描述只是其原理，真正的实现可以按下述步奏来：
希尔排序的效率取决于 增量值gap 的选取，这涉及到数学上尚未解决的难题，但是某些序列中复杂度可以为O(N 1.3)，当然最好肯定是O(N)，最坏是O(N 2)
空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存
希尔排序并不只是相邻元素的比较，有许多跳跃式的比较，难免会出现相同元素之间的相对位置发生变化，所以希尔排序是不稳定的
理解堆排序，就必须得先知道什么是堆？
二叉树的特点：
当父节点的值总是大于子结点时为 最大堆 ；反之为 最小堆 ，下图就为一个二叉堆
一般用数组来表示堆，下标为 i 的结点的父结点下标为(i-1)/2；其左右子结点分别为 (2 i + 1)、(2 i + 2)
怎么将给定的数组序列按照堆的性质，调整为堆？
这里以建立最小堆为示例，
很明显对于其叶子结点来说，已经是一个合法的子堆，所以做堆调整时，子节点没有必要进行，这里只需从结点为A[4] = 50的结点开始做堆调整，即从（n/2 - 1）位置处向上开始做堆调整：
由于每次重新恢复堆的时间复杂度为O(logN)，共N - 1次重新恢复堆操作，再加上前面建立堆时N / 2次向下调整，每次调整时间复杂度也为O(logN)，二次操作时间相加还是O(N logN)。故堆排序的时间复杂度为O(N * logN)。
空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存
由于堆排序也是跨越式的交换数据，会导致相同元素之间的相对位置发生变化，则算法不稳定。比如 5 5 5 ,堆化数组后将堆顶元素5与堆尾元素5交换，使得第一个5和第三个5的相对位置发生变化
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
快速排序在应该是大家经常看到、听到的算法，但是真正默写出来是有难度的。希望大家看了下面 挖坑填数 方法后，能快速写出、快速排序。
其原理就这么几句话，但是现实起来并不是这么简单，我们采取流行的一种方式 挖坑填数分治法
对于序列： 72 6 57 88 60 42 83 73 48 85
数组变为： 48 6 57 88 60 42 83 73 88 85
再重复上面的步骤，先从后向前找，再从前向后找：
数组变为： 48 6 57 42 60 72 83 73 88 85
可以看出a[5]前面的数字都小于它，a[5]后面的数字都大于它。因此再对a[0…4]和a[6…9]这二个子区间重复上述步骤就可以了
空间复杂度，主要是递归造成的栈空间的使用:
快速排序的优化主要在于基准数的选取
快速排序也是跨越式比较及交换数据，易导致相同元素之间的相对位置发生变化，所以快速排序不稳定
前面也说了二分查找排序是改进的插入排序，不同之处在于，在有序区间查找新元素插入位置时，为了减少比较次数提高效率，采用二分查找算法进行插入位置的确定
具体步骤，设数组为a[0…n]：
二分查找插入位置，因为不是查找相等值，而是基于比较查插入合适的位置，所以必须查到最后一个元素才知道插入位置。
二分查找最坏时间复杂度：当2^X>=n时，查询结束，所以查询的次数就为x，而x等于log2n（以2为底，n的对数）。即O(log2n)
所以，二分查找排序比较次数为：x=log2n
二分查找插入排序耗时的操作有：比较 + 后移赋值。时间复杂度如下：
二分查找排序在交换数据时时进行移动，当遇到有相等值插入时也只会插入其后面，不会影响其相等元素之间的相对位置，所以是稳定的
白话经典算法排序
冒泡排序选择排序
快速排序复杂度分析
优化的插入排序